谷歌Gemini生图功能紧急关闭，口碑一夜塌房 Yann LeCun：我早就知道

谷歌Gemini生图功能紧急关闭，口碑一夜塌房YannLeCun：我早就知道对此，在2月8日，Google还把自家对标ChatGPT的服务Bard更名为Gemini，以着重体现新使命——旨在提供对“最强模型系列”的访问。上周Google还火速更新了GeminiPro1.5版。结果，推出不到一个月，这个Gemini就翻车了。多离谱呢，作为一个多模态的生成大模型，Gemini生成的伊隆・马斯克是这样的：脸型神态都很传神，只是有个大问题：怎么成了黑人？又有人尝试让Gemini画一幅“1940年代德国领导人”的图，结果AI给出了这么一张：社交网络上的众多网友们还提供了一些Gemini生成维京人、教皇的图片样本。我们可以看到有一名身着教皇服装的亚洲女性，但历史上所有教皇都是男性担任的。总之，众多用户在使用人像生成服务时发现，Gemini似乎拒绝在图像中描绘白人，以至于生成了不少违背基本事实（性别、种族、宗教等）的图片。以往的图像生成模型大多被诟病生成人物图像以“白人”为主，而Gemini矫枉过正了？在reddit的斗图区，网友们也开始玩起了梗，比如让Gemini生成个“钢铁侠”小罗伯特唐尼：你就说是不是一视同仁吧。然而，Gemini也不是一直都这么偏心，有时它生成的图像中的人物就成了白人。例如克拉伦斯・托马斯（ClarenceThomas），美国最高法院大法官，Gemini生成的结果是这样的：然而，他实际上是个非裔。ClarenceThomas本人的照片。怎么一到法官这种特殊职业，Gemini的偏见就调转了180度呢？这些图片有真有假，像病毒一样在社交媒体上迅速传播，马斯克本人的关注进一步扩大了事件影响。他措辞严厉表示，Google在文生图上“玩过头了”。随着节奏越来越大，很多AI专家也纷纷开始发表自己的看法。图灵奖获得者YannLeCun今天就表示他早有预料。他表示，早在四年前，自己对GAN肖像超分辨率的评论就受到了众人的激烈反对。但一个明显的事实是，图像重建任务会受到训练数据集统计的严重偏差影响。LeCun还援引AI顶会ECCV2022的一篇研究《StudyingBiasinGANsthroughtheLensofRace》，其指出生成图像模型的性能会受到训练数据集中种族组成的影响。该研究表明，生成图像的种族成分成功继承了训练数据的种族成分，而且生成图像的种族和质量也有所不同——注释者始终更喜欢AI生成的白人图像。LeCun转推的帖子来自PerplexityAI首席执行官AravindSrinivas。后者表示，数据偏差让模型的输出出现了问题，Google在相反的方向上走得太远了，以至于他们在Gemini中酿成大错。Google：我们错了，承诺改进在重压之下，Google在本周四承认了Gemini图像生成的问题。以下是Google知识与信息高级副总裁PrabhakarRaghavan针对Gemini图像生成“翻车”给出的最新回应：三周前，我们为Gemini对话应用程序（以前称为Bard）推出了新的图像生成功能，其中包括创建人物图像的功能。很明显，这个功能没有达到预期。生成的一些图像不准确甚至具有攻击性。我们感谢用户的反馈，并对功能未能正常运行感到抱歉。我们已经承认了这个错误，并暂停了Gemini的人物图像生成功能，同时我们正在开发改进版本。Google表示，Gemini对话应用程序是一款独立于Google的搜索、底层人工智能模型和其他产品的特定产品。其图像生成功能建立在人工智能模型Imagen2的基础上。在为Gemini构建图像生成功能时，Google对其进行了调整，以确保它不会落入我们过去在图像生成技术中看到的一些陷阱，例如创建暴力或露骨的图像，或对现实生活中存在的真人的描绘。由于Google用户来自世界各地，公司希望Gemini能为每个人提供良好的服务。在生成人物图像时，用户可能不仅仅只想生成一种种族（或任何其他特征）的人物图像。如果你提示Gemini特定类型的人物图像-例如“教室里的黑人老师”、“带着狗的白人兽医”或特定文化、历史背景下的人，用户绝对应该得到一个准确反映人类要求的答复。那么Gemini到底出了什么问题呢？简而言之，有两件事。首先，Google为确保Gemini显示一系列人物而进行的调整未能考虑到显然不应该显示的范围。其次，随着时间的推移，该模型变得比开发者预期的更加谨慎，拒绝回答某些提示——会错误地将一些提示解释为敏感提示。这两件事导致模型在某些情况下过度输出，而在另一些情况下过度保守，从而导致Gemini的图像生成功能出现了一些错误。Google表示，“这不是我们的初衷。我们不希望Gemini拒绝创造任何特定群体的形象。我们不希望它创造出不准确的历史图像或任何其他图像。因此，我们关闭了人物图像生成功能，并将在重新打开它之前努力改进，这个过程将包括广泛的测试。”需要记住的一件事是，Gemini是一种创造力和生产力工具，它或许并不总是可靠的，特别是在生成有关时事、不断发展的新闻或热门话题的图像或文本时，它可能会犯错。众做周知，幻觉是所有大语言模型（LLM）都会面临的挑战，这需要不断的努力改进。我们不能保证Gemini不会偶尔产生令人尴尬、不准确或令人反感的结果，但我们可以保证，只要发现问题，我们就将采取行动。人工智能是一项新兴技术，在很多方面都有帮助，具有巨大的潜力，我们正在尽最大努力安全、负责任地推动它发展。虽然伴随着“Demo加特技”、训练数据抄百度文心一言等各种诟病指责，Gemini仍然一直被Google寄予厚望，不过此次生成内容上的问题让人们产生了非常不好的观感，不知如何才能补救。另一方面，这或许也体现了OpenAI一直强调安全性，及其建立RedTeamingNetwork的先见之明。Gemini这样的大体量模型，能否很快弥补此种缺陷？...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1420491.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1420491.htm